房地产价格指数的计算

房地产价格指数是怎样计算的？

时间:2009-03-24 14:09:42 来源:中国甘肃网进入论坛>>

一、什么是房地产价格指数？

从定义上来讲，房地产价格指数是反映一定时期房地产价格变动程度和趋势的相对数，它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。

1998年，根据国家统计局的统一部署，包括北京、上海在内的35个城市正式开始按季度编制房地产价格指数。2005年7月扩大到70个调查城市，并按月编制和对外公布价格指数。

二、房地产价格指数的计算方法

根据国家统计局《房地产价格统计调查方案》的要求，房地产价格指数的汇总计算要通过以下4个步骤完成：

1、抽选调查样本

房地产价格调查采用重点调查和典型调查相结合的方法。在选择调查样本时要充分考虑其代表性并兼顾各种房屋类型，如，调查的商品房中包括经济适用房、普通住宅、高档住宅（别墅、公寓）、写字楼、商业用房；选择的调查样本要均匀分布于所调查地区的范围内，其营业额应占本地区全部房地产企业营业总额的70%以上。目前北京这一比例达到81%，超过了国家统计局对调查样本数量的要求，保正了调查样本的代表性。

2、权数（比重）的确定

根据国家制度的要求，房地产价格指数的取得是采用固定权数加权平均的计算方法。权数一般用上一年全市房屋的销售额推算。如，将商品房、二手房的销售额占全市房屋总销售额的比重作为这两类房屋的权数（权数每年更新一次）。

3、采集价格

房屋是个体差异性非常大的特殊商品。一套房子的价值，不仅取决于其直接包含的面积大小、房型结构、建筑材料等内部因素，更在于其所处地段位置、小区环境、配套设施等外部因素。同样面积和结构的房子，仅仅因为地段的不同，价值也许会相差数倍。因此，在考察房屋的价格变化时，就要遵循同质可比的原则，所谓同质，就是选择同一区域、同一地段同样建材和结构的房子，剔除品质变化对价格的影响，反映真正的市场需求变化引发价格产生的波动，传达正确的市场信号。

4、价格指数的计算

在取得了全部调查企业的销售价格资料后，首先计算各调查样本的涨幅，即个体指数，再采取由下到上逐级汇总的方法汇总出房屋销售价格总指数。

具体分类是：房屋销售价格总指数包括商品房和二手房两大类价格指数。要先分别计算出商品房、二手房的价格指数，然后采用加权算术平均法计算出房屋销售价格指数。商品房中包括住宅和非住宅两个中类。住宅中包括经济适用房、普通住宅、高档住宅三个小类；非住宅中包括办公楼、商业娱乐用房、工业仓储用房、其它用房四个小类。二手房中包括住宅、非住宅两个中类。

以计算商品房销售价格指数为例：

)的比重（权数）W。

②、表中第三列为各小类价格指数K。

③、根据加权算术平均公式:K=∑Wi*Ki/∑Wi,得到

住宅价格指数(中类)

107.1%=（90*100+780*108.4+130*103.9）/ (90+780+130)

商品房价格指数（大类）

105.9%=(828*107.1+172*100.1)/(828+172)

房屋销售价格总指数计算方法同上。

摘要：利用西宁市1999—2008年社会经济统计数据，从供给和需求两方面选择影响商品房价格的因素，建立回归模型，对商品房价格影响因素的相对重要性进行分析。结果表明：竣工房屋造价是影响西宁市商品房价格的首要因素。

关键词：商品房价格；回归模型；影响因素；西宁市

中图分类号：F217文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）04-0119-03

随着中国经济的增长，作为国民经济发展重要行业的房地产业正经历着前所未有的快速发展。同时，中国房地产业也面临许多问题，如房价涨幅过快、商品房供应结构不合理、房地产市场秩序混乱、部分城市房地产过热等，其中房价是

核心问题。近几年来，中国商品住宅价格持续上升，2000年全国商品住宅价格上涨8.14%，2002年上涨5.74%，2004年商品住宅价格上涨达到了18.70%，2006年有所回落，上涨6.20%，2008年涨幅再创新高，达到11.30%[1]。西宁市商品房均价也由1999年的716元/平方米上涨到2008年的2 654元/平方米，十年时间，商品房价格增幅达270.67%，年均增长30.07%，商品房价格增长接近3倍[2]。高房价不仅对国民经济的运行造成了显著影响，还直接影响到居民的生活水平和生活质量。

本研究从供给和需求两方面选取影响西宁市商品房价格的因素，科学的遴选对房价有重要影响的因素指标，应用回归分析，得出影响西宁市商品房价格因素的相对重要性，为政府制定宏观调控政策提供理论依据。

一、模型选择

回归分析，是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立一个因变量和自变量之间的相关数学表达式，并根据搜集到的数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据。如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。多元统计分析是：在方程式中有两个或两个以上自变量的回归模型 [3]。

分析影响房价的因素，采用多元线性回归分析：

设随机变量Y与一般变量X1、X2、X3、…、Xn的线性回归模型为

Y=b0+b1X1+b2X2+…+bnXn，

式中，b0、b1、b2、…、bn是回归系数，Y是因变量，X1、X2、X3、…、Xn 是自变量。

二、指标选取

影响商品房价格的因素众多，有土地使用制度、住房制度、人口因素、经济发展状况、财政金融政策等一般因素，也有道路交通、城市设施、环境状况等区域因素，还有建筑物本身的结构特征等个别因素[4～8]。但是，这些影响因素在不同的国家，甚至在同一国家的不同地区，不同的房地产业发展阶段所表现出来的影响力大小各不一样。

房地产市场波动、房地产价格水平波动，从经济学上来说，是由房地产的供给和需求两种力量共同作用的结果。影响房地产价格的因素要么是通过影响房地产供给，要么是通过影响房地产需求，要么是同时影响房地产供给和房地产需求来实现影响房地产价格。

根据统计分析的需要和数据的易得性，确定影响西宁市房地产价格的主要因素有（见下页表1）：

影响房地产需求的因素：GDP、城市人口、城镇居民人均可支配年收入、居民价格消费指数。

影响房地产供给的因素：房地产开发投资、地价、竣工房屋造价、商品房销售面积。

以上数据满足下列条件：（1）线性：给定X1、X2、X3、…、Xn的数值后，相应的Y随机变动，其总体均数Y=b0+b1X1+b2X2+…+BnlnXn；（2）独立：n个个体之间互相独立；（3）正态：给定X1、X2、X3、…、Xn的数值后，相应的Y 值服从正态分布；（4）等方差：当X1、X2、X3、…、Xn的数值变动时，相应的Y有相同的方差。